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Yoeguang Hue (Sunchon National University) Jea Hyeoung Kim (Sunchon National University) Gang Lee (Sunchon National University) Byungheon Choi (Sunchon National University) Hyun Sim (Sunchon National University) Jongbum Jeon (Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB)) Mun-Il Ahn (EPINET) Yong Kyu Han (EPINET) Ki-Tae Kim (Sunchon National University)
저널정보
한국식물병리학회 Research in Plant Disease(식물병연구) Research in Plant Disease(식물병연구) 제30권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
99 - 102 (4page)

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Integrated pest management is essential for controlling plant diseases that reduce crop yields. Rapid diagnosis is crucial for effective management in the event of an outbreak to identify the cause and minimize damage. Diagnosis methods range from indirect visual observation, which can be subjective and inaccurate, to machine learning and deep learning predictions that may suffer from biased data. Direct molecular-based methods, while accurate, are complex and time-consuming. However, the development of large multimodal models, like GPT-4, combines image recognition with natural language processing for more accurate diagnostic information. This study introduces GPT-4-based system for diagnosing plant diseases utilizing a detailed knowledge base with 1,420 host plants, 2,462 pathogens, and 37,467 pesticide instances from the official plant disease and pesticide registries of Korea. The AI plant doctor offers interactive advice on diagnosis, control methods, and pesticide use for diseases in Korea and is accessible at https://pdoc.scnu.ac.kr/.

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